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出版者:清华大学

作者:颜彬

出品人:

页数:291

译者:

出版时间:2007-1

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787302141471

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• 专业书
• 操作系统
• 计算机科学
• 计算机系统
• 内核
• 进程管理
• 内存管理
• 文件系统
• 并发
• 同步
• 虚拟化

深入探索：现代数据科学的基石与前沿应用 图书名称： 深入探索：现代数据科学的基石与前沿应用 图书简介： 本书并非聚焦于计算机系统底层的操作系统原理与实现，而是将目光投向当前信息技术领域最炙手可热、对产业变革最具决定性影响的学科——现代数据科学。我们旨在为读者提供一个全面、深入且极具实践指导意义的知识体系，涵盖从数据采集、清洗、存储、分析到最终模型部署的全过程。 第一部分：数据科学的理论基石与思维范式 本部分首先确立数据科学的宏观视角，阐明数据驱动决策的哲学基础。我们不探讨进程管理、内存分配或文件系统结构，而是深入剖析“数据思维”在商业、科学研究和工程实践中的核心地位。 第一章：数据时代的范式转移 本章将详细阐述数据如何从单纯的记录载体转变为核心生产要素。我们将讨论大数据（Big Data）的“4V”特性（Volume, Velocity, Variety, Veracity）如何重塑传统计算模型，并引入因果推断（Causal Inference）与相关性分析的区别，强调在复杂系统中，理解“为什么”比仅仅描述“是什么”更为关键。讨论将避开任何关于硬件抽象层或内核调度的内容，聚焦于统计学、概率论在解释世界中的作用。 第二章：统计学与概率的重构：从样本到总体 本章是理解数据科学模型有效性的关键。我们将详细讲解参数估计、假设检验、贝叶斯推断等核心统计概念。特别地，我们关注高维数据下的统计挑战，例如多重检验（Multiple Comparisons Problem）和维度灾难（Curse of Dimensionality）。内容完全聚焦于数据的内在属性和分布特征，完全不涉及操作系统如何管理CPU时间片或I/O同步机制。 第二部分：数据处理的工程实践与数据架构 本部分着重于大规模数据的获取、清洗、转换和高效存储，这是构建任何有效数据模型的前提。我们关注的是数据管道（Data Pipelines）的设计与优化，而非操作系统的I/O子系统优化。 第三章：数据采集与预处理的艺术 数据科学家花费大量时间进行数据准备工作。本章将详述从API、爬虫（Scraping）到传感器流（Streaming Data）的多种数据源接入技术。核心内容包括：缺失值插补的高级技术（如MICE、时间序列插补）、异常值检测的统计方法（如隔离森林、LOF算法），以及数据转换（Normalization vs. Standardization）的适用场景。我们探讨的是数据质量问题，而非磁盘块分配策略。 第四章：分布式数据存储与处理框架 面对PB级数据，传统的单机处理模式难以为继。本章深入探讨分布式文件系统（如HDFS的逻辑架构，而非其底层与内核的交互）和NoSQL数据库（如键值存储、文档数据库、图数据库）的适用性分析。重点在于数据分区（Partitioning）、复制（Replication）策略对查询性能和系统容错性的影响。此外，还将详细解析MapReduce编程模型的思想，以及比其更高效的内存计算框架（如Spark Core原理），关注数据如何在集群节点间流动与聚合，而非进程间通信机制。 第三部分：机器学习模型的构建与评估 这是数据科学的核心部分，专注于算法的选择、训练与验证。 第五章：监督学习：预测能力的构建 本章覆盖线性模型（回归、逻辑回归）的正则化技术（Lasso, Ridge, Elastic Net），以及更复杂的集成学习方法（Bagging, Boosting, Stacking）。我们将详述梯度提升机（如XGBoost, LightGBM）的内部工作原理，包括分裂查找算法和损失函数优化。模型评估指标（AUC, F1-Score, Precision-Recall曲线）的深入解读，将帮助读者选择正确的性能度量标准。 第六章：无监督学习与深度网络初探 探索数据内在结构是理解复杂模式的关键。本章讲解聚类算法（K-Means, DBSCAN, 层次聚类）的选择标准，以及降维技术（PCA、t-SNE、UMAP）在可视化和特征提取中的应用。对于深度学习部分，我们侧重于神经网络的通用结构（CNN, RNN/LSTM/Transformer的基本结构和应用场景），以及反向传播算法如何通过链式法则高效地计算梯度，优化模型权重，完全避开GPU驱动、CUDA编程或内存纹理管理等底层系统问题。 第七章：模型可解释性（XAI）与因果发现 在许多关键领域（如金融、医疗），“黑箱”模型不再被接受。本章聚焦于提升模型透明度的技术，包括局部可解释性方法（LIME, SHAP值）的数学原理和应用案例。此外，我们将讨论如何利用结构方程模型（SEM）和因果图（DAGs）来设计实验和推断更可靠的业务因果关系。 第四部分：数据科学的部署、伦理与未来趋势 本部分将数据分析成果转化为实际价值，并探讨数据科学的社会责任。 第八章：模型部署与M LOps 一个训练好的模型必须能够稳定、高效地服务于生产环境。本章讨论模型服务的架构选择（实时API vs. 批量预测），模型版本控制、性能监控（数据漂移Data Drift、概念漂移Concept Drift的检测）以及A/B测试的科学设计。这部分关注的是如何将计算服务化，而不是操作系统如何管理虚拟内存或进程优先级。 第九章：数据伦理、偏见与监管 数据科学的强大能力也带来了巨大的伦理挑战。本章深入探讨算法偏见（Algorithmic Bias）的来源（训练数据、特征选择、目标函数设定），以及如何通过公平性指标（Fairness Metrics）进行量化和缓解。同时，我们将审视GDPR、CCPA等数据隐私法规对数据收集和模型使用的约束，确保技术发展符合社会责任。 本书结构严谨，内容前沿，旨在培养读者从数据中提炼洞察、构建预测模型并安全部署的综合能力，是数据分析师、机器学习工程师和寻求数据驱动转型的高级管理人员的必备参考书。全书不涉及任何关于系统软件接口、驱动程序交互或硬件抽象层的技术细节。

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对于一个已经工作多年的IT人来说，很多操作系统的概念都是靠“感觉”或者项目经验拼凑起来的，总觉得心里没底。这本《计算机操作系统》像是一把精准的尺子，帮我量化了那些模糊的认知。它最强大的地方在于其对“抽象层”的解构能力，比如它如何用一套统一的接口来管理完全不同的外部设备，这套设计哲学简直是工程学的典范。我尤其喜欢它对系统调用的流程图解，从用户程序发起请求到内核完成服务，每一步的上下文切换、权限验证都被描绘得一清二楚，这极大地帮助我优化了程序中与系统交互频繁的代码路径。这本书的语言风格是那种非常务实的工程师风格，没有多余的华丽辞藻，每一个句子都在传递有效信息。读完后，我感觉自己对系统性能瓶颈的判断更加精准了，不再是盲目地猜测，而是能从CPU、内存、I/O这三个维度进行科学的分析。这是一本可以随时放在手边，用于查阅和巩固核心知识的参考宝典。

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这本《计算机操作系统》简直是计算机科学领域的“圣经”！我花了整整一个暑假才啃完这本书，感觉自己的思维方式都发生了质的飞跃。一开始我只是想了解一下为什么我的电脑有时候会卡顿，但读完之后，我简直成了半个系统架构师。书中对进程与线程的管理简直是教科书级别的阐述，那些并发控制、死锁避免的算法，以前看着是天书，现在我已经能笑着在脑子里模拟出CPU是如何调度这些任务的了。尤其是关于内存管理那一章，虚拟内存、分页、分段的精妙设计，让我对“抽象”这个概念有了全新的认识。作者的笔法非常严谨，每一个术语的引入都循序渐进，不会让人有掉队的感觉。不过，说实话，对于那些完全没有编程基础的读者来说，初读可能需要极大的耐心，建议最好是配合一些实际操作或者模拟器的演示来看，不然光靠文字想象那些底层的交互，还是有些吃力的。读完后，我对操作系统内核的敬畏之心油然而生，这哪里是软件，这分明是一门艺术品，将复杂的硬件资源管理得井井有条，简直是奇迹。

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我抱着试试看的心态买了这本《计算机操作系统》，原本以为会是一本枯燥的理论堆砌，没想到它在深入技术细节的同时，还非常注重底层逻辑的阐述。最让我惊喜的是它对I/O子系统的讲解，那部分内容以前看其他资料总是概念模糊，但这本书里用了一个非常形象的比喻，把磁盘调度和缓存机制描述得活灵活现，仿佛我能亲眼看到数据在不同存储介质间穿梭。另外，文件系统的设计哲学也让我受益匪浅，它不仅仅讲了FAT和Inodes的结构，更深入探讨了为什么需要日志文件系统来保证数据一致性，这种对“为什么”的追问，是这本书价值的核心所在。当然，这本书的深度是毋庸置疑的，有些关于分布式操作系统的拓展阅读，我还需要反复研读才能完全消化。它的排版设计也值得称赞，图表清晰，公式推导步骤详尽，即便是面对那些复杂的算法证明，也不会让人望而却步。总而言之，这是一本能让你从“会用”电脑，升级到“理解”电脑如何工作的必读之作。

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坦白讲，我是一个更偏向于应用层开发的工程师，对操作系统这种底层架构一直心存敬畏，总觉得那是离我太遥远的东西。然而，这本《计算机操作系统》成功地打破了这种隔阂。它并没有一开始就抛出晦涩难懂的术语，而是先从一个宏观的视角，描绘了操作系统在整个计算机体系中的核心地位和演进历史。这种娓娓道来的叙事方式，让我很快就建立了对整体结构的认知框架。书中关于安全性和保护机制的部分尤其出色，它清晰地解释了内核态和用户态的隔离是如何实现的，以及权限校验的底层原理，这对于理解现代软件沙箱和权限管理至关重要。唯一的“缺点”或许是，它太全面了，内容涵盖了从硬件接口到高级调度策略的方方面面，如果只是为了应付某个特定的面试点，可能会觉得有些“大材小用”。但对于想要构建扎实基础的读者来说，这本书提供了无可替代的广度和深度。

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这本书的份量确实有点惊人，拿到手就知道它不是什么“快餐读物”。我最欣赏它对待经典问题的那种刨根问底的态度。例如，在讨论进程同步时，它不仅讲解了信号量和管程这些传统工具，还详细对比了它们在不同硬件架构下的实际性能表现和实现复杂度。这种“理论结合实践”的论述方式，让书中的知识点不再是孤立的公式，而是具有生命力的工程实践。对于追求效率和优化的人来说，书中关于死锁检测与恢复策略的分析非常具有启发性，我甚至根据书中的思路，在我们项目的一个并发模块中引入了更优化的资源等待队列设计。美中不足的是，书中对最新一代的容器化技术和微内核架构的讨论略显不足，虽然它奠定了坚实的基础，但如果能增加一些前沿技术的章节作为补充，那就更完美了。但即便如此，这本书依然是理解现代计算核心架构的基石，值得反复研读。

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